“神马”？北京不是“首堵”？

　　是的，日前发布的一份《2014年二季度中国主要城市交通分析报告——市民躲避拥堵出行建议》　显示，二季度全国重点城市拥堵排名上海居首，登顶“堵王”，杭州、北京、重庆、深圳、广州、福州、沈阳、成都、济南紧随其后。原来，首都北京的拥堵程度位列第三啊！

　　你可能会说，这只是二季度的统计。的确，做报道必须得严谨。为此记者又查阅了同一系列的一季度报告，报告结论是十大“堵城”为杭州、上海、沈阳、北京、深圳、南京、福州、武汉、东莞、长沙（由于广州数据使用范围有所限制，未参与此次排名及相关统计）。好吧，至少今年以来，在三季度报告还未出炉的前提下，北京摘掉了“首堵”的帽子。

　　你还可能会说，报告谁出的，有没有权威性？你问得非常在理。报告及其中的统计数据来自高德交通。二季度的报告作为首份由互联网企业发布的城市出行建议，是用互联网众包思路采集数据，即将3亿名高德地图导航用户作为数据蓝本，以浮动车数据为佐证，形成了“接地气”的动态躲避拥堵城市出行方案，同时客观反映了中国城市交通系统建设中的一些问题。这应当是一个运用大数据规避城市拥堵的典型案例。在大数据指导下，创新的应用不仅与智慧城市遥相呼应，也为服务公众绿色出行和辅助政府决策提供了可靠的理论参考依据。

　　报告显示，二季度，部分特大型、大型城市拥堵延时指数均在2以上，即因为交通拥堵，公众出行需花费非拥堵状态下2倍以上的时间到达目的地。上海拥堵程度排名居首，拥堵延时指数（拥堵延时指数=交通拥堵通过的旅行时间/自由流通过的旅行时间）为2.16，出行平均拥堵时长15.73分钟；　杭州赶超北京成第二拥堵城市，平均拥堵延时指数2.10。报告还指出了各城市“十大最堵路段”、“通勤拥堵模式”、“限号对交通影响”等实用信息，其中北京和上海最堵的路段均出现在大型居住社区与大型办公区连接的道路，“城郊通勤”已经对特大城市交通造成巨大压力。而二线城市因为热点商圈集中，公共交通设施不完善，拥堵情况反而较一线城市严重。好了，废话不多说，让我们看图说话。

　　根据二季度拥堵城市数据分析及排名，得出结论：

　　二季度，部分特大型、大型城市拥堵延时指数均在2以上，城市的总体拥堵现状令人堪忧。即：因为交通拥堵，公众出行需花费非拥堵状态下2倍以上的时间到达目的地。

　　Top3拥堵城市分别为上海>杭州>北京。上海拥堵程度排名居首，拥堵延时指数2.16，出行平均拥堵时长15.73分钟，车速21.69公里/小时；　杭州赶超北京成第二拥堵城市，季度平均拥堵延时指数2.10，出行平均拥堵时长14.47分钟，车速19.81公里/小时；北京排名第三，拥堵延时指数2.09，出行平均拥堵时长16.44分钟，出行平均车速21.66公里/小时。

　　杭州虽然拥堵排名第二，但杭州为第二季度缓堵最“成功”城市，拥堵延时指数从3月份的2.32下降到2.06，降幅11%，出行延迟时间从17.28分钟缩短为14.47分钟。

　　二季度，入榜Top10的城市人口规模均为巨大型、特大型城市，城市人口密度均为人口密集区域。可见，交通拥堵与城市人口规模、人口密度有密不可分的关系，经济越发达、人口密度越高的地区，交通路况相对也越拥堵。

    编者小结：治堵未果先避堵

新学期开学、中秋国庆双节、大型活动集中、商业促销频繁、探亲访友旅游增多、国庆假期高速公路免费……在多重因素影响下，金秋9月注定成为我国全年交通压力最大、运输保障任务最重的一个月份。

　　在这个堵得令人抓狂的“最堵月”，总会让人想起一个老话题——治堵。事实证明，限购、限行、限号的“三限”措施并不是解决交通顽疾的良方。在科技发展日新月异的今天，是时候出一些新招儿了。

　　从长远看，以科技治堵代替以行政治堵的突破口，还得是搭建于车联网基础之上的智能交通体系。即利用先进的传感技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术，对道路车辆进行全面感知，实现人、车、路全面互联，实现对每一条道路全时空控制，对每一辆车全过程控制，最终实现零伤亡、零堵塞和极限通行。

　　不过，上述畅想离现实还有不短的距离。按照中国工程院院士刘经南的话说，建设智能交通体系不仅要面临诸如智能传感网络、通信技术、大数据和云计算平台等一系列技术挑战，还得适应来自标准竞争、互联网思维、新业态和新能源等各方面的挑战。美国地广人稀，较侧重于车路协同；欧洲国家众多，重视标准制定；日本人口密集，车辆也多，侧重车车协同的应用向导，我国有自己的特点，东部、西部等各区域也不同，所以相关技术、标准和推动方式会更加复杂。

　　理想若要成真，恐怕还需数十年。那现阶段我们能做些什么呢，难道只能每天“堵得慌”吗？俗话说，“惹不起总还躲得起”，利用大数据技术，掌握实时动态路况，并用以指导出行，实现智能避堵，成为一种现实之举。

　　怎样实现智能避堵呢？——应该是“地图+大数据”。移动互联网时代，各家互联网公司都掌握了大量的用户数据，如何挖掘出数据的价值并为民所用，是检验互联网公司竞争力的重要标准之一。如果仅是将数据可视化、图像化传递给用户而不能提出解决方法，那么大数据的价值就没能发挥。这个时候，地图与数据相结合的重要功用就凸显出来：不光要告诉人们如何从出发点到目的地，更重要的是告诉人们如何更快速、顺利地到达目的地。甚至还可以基于对交通信息大数据的挖掘，帮助人们做出行前的预测、出行中的规划和出行后的总结。由此，出行效率将明显提升。

　　可以想见，如果越来越多的汽车实现了智能“避堵”，那么，科技“治堵”也就前进了一大步；还可以想见，未来地图行业的竞争，体现在交通出行领域，将集中于大数据的合理有效利用，也就是说，依赖地图资源生存的公司，必然会将发展重心和战略布局建立在“数据”二字的基础之上。